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苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。在这之前,美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划,并在1956年应用于控制过程。他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。1960～1961年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。
现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。
（一）、智能控制在工业上的应用
许多工业连续生产线上，例如：化工、冶炼、材料加工、轧钢等，由于反应机理复杂，关联耦合严重，环境干扰不确定，要求与约束多样等原因，对其系统运行情况和过程的信息了解较少，自动化集成控制应用存在一定的难度，需要运用智能控制模式。生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。局部级的智能控制是将智能引入工艺过程的某一单元进行控制器的设计，例如专家控制器、智能PID控制器、神经元网络控制器等。全局级的智能控制．主要针对整个生产的自动化，包括整个操作工艺的控制，过程的故障诊断，规划过程操作处理异常等。
针对局部智能控制设计，目前研究的热点是智能PID控制器的设计。因为PID控制至今仍是工业控制中最广泛的控制规律，但常规的PID控制已不能满足现在复杂的工业生产，所以就有必要将人工智能技术与传统的PID控制规律结合为智能PID控制。通过智能技术的加盟，智能PID控制器相比传统的PID控制器，在参数的整定和在线自适应调整方面有其显著的优越性，并可用于控制一些非线性的复杂对象。专家控制系统把专家操作经验和计算机强大的计算机能力结合起
来，具有启发式推理的能力，能对时变、非线性、易受干扰的复杂控制对象取得较好的控制效果，主要应用于系统设计、仿真建模、参数整定、故障检测及过程监控。但现有专家控制系统无法表达符号以外的知识，存在知识获取困难和知识库无法自动更新的缺憾。模糊控制具备处理人类模糊语言信息的能力，可模拟人类进行判断和决策，但不具备自学能力，且规则自适应性差，稳态精度有限。神经网络控制具有并行处理和高度自组织、自学习、自适应能力，但它不能描述和处理模糊信息，运行过程不具有推理的透明性。智能控制一般不具有解析性，没有通用的稳定性判定方法，还有很多方面有待进一步完善。
（二）、鲁棒控制在工业上的应用
1、基于不确定性界限的鲁棒控制器设计
已知名义系统及不确定性的界限，设计一个控制系统使其满足稳定性或性能指标要求。这里的不确定性包括：对外干扰的不确定性及内部结构、参数变化的不确定性，一般前者称为鲁棒伺服机问题，发展较早（70 年代中期），后者称为鲁棒调节问题，发展较晚（70 年代末、80 年代初开始）。属于这类方法有： 1）保证价值控制理论（Guaranteed Cost Control）； 2）Lyapunov 最大-最小方法；
3）变结构控制理论（VSC），特别是其中的滑动模态控制理论（Sliding Mode Control）；
2、基于灵敏度指标的鲁棒控制器设计
这类控制器是在名义系统基础上设计的，然后应用一些与灵敏度有关的性能指标，设计控制器使所设定的性能指标最优，如H∞控制等。属于这类方法的主要有：
1）H∞控制理论（1981 年加拿大的Zams 提出）；
2）鲁棒的特征结构配置方法（Matlab 中的place 函数）。 3、基于其他考虑的方法
如英国的 Holowitz 1979 年提出的定量反馈理论（QFT）。
鲁棒控制理论已经广泛应用于化工、机器人、航空、航天、交通、一般工业等各个领域，取得了很好的效果。尤其是在汽车自动驾驶、航天器姿态控制、机器人及导弹控制系统中得到了广泛的应用。下面举一飞行器的例子加以说明。
飞行器的飞行姿态控制问题属于多变量的非线性控制问题。本例是非线性动态逆控制律在无动力飞行器上的应用，把惯性不确定性和气动力矩的不确定性考虑进来，运用鲁棒控制对系统进行设计。
首先时间里飞行器的模型，推导出无动力飞行器的完整的动力学方程，这是设计飞行器姿态的基础。依照时间尺度分离原理，控制方案采用两环结构，分别对应于快变系统和慢变系统，这种分离在工程中是符合实际要求的。因为飞行器的体轴角速度比攻角角速度、侧滑角角速度快。按照实际的设计要求，快速环的带宽是慢环的三到五倍。基于这种姿态控制方案，考虑惯性不确性和气动力矩的不确定性。对慢环而言，指令姿态角、真正的姿态角、指令角速度、真正的角速度一起用于形成体轴指令角速度。对于快环而言，指令角速度、真正的角速度与角加速度用来导出舵偏角，指令舵偏角与一个低通滤波器和饱和限幅器相连。在快环设计中，当设计控制律的时候，采用转动动力学的标称形式，通过选择合理的控制增益，可以控制飞行器的姿态动力学。通过计算，可以知道不确定性影响收敛的特性。可以通过选择适当的控制参数实现目标。换句话说，如果知道了不确定性的最大值和最小值，连同被选择的增益，就完成了快环的控制律设计。慢环设计如同快环设计一样，可以通过选择适当的控制参数实现我们的控制目标，运用Lyapunov函数来完成设计。
鲁棒控制是为了解决不确定控制系统的设计问题而产生的，为处理不确定性提供了有效的手段，并逐渐构筑起鲁棒控制理论的完整体系，促进了现代控制理论的发展，为控制系统提供了良好的理论依据和实用的设计方法。但由于鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成，故其缺点在于一旦设计好这个控制器，它的参数可能就不易于改变。相信鲁棒控制会在我们的生活中得到越来越多的应用的利用。
（三）、模糊控制在工业上的应用
近年来 ,电弧炉炼钢已经成为了主要的炼钢方式之一。电弧炉系统是一个强非线性 ,具有三相耦合特征的系统 ,而且其参数是时变的 ,同时受到随机扰动的影响。如何通过电极调节系统控制合适的弧长并且使之稳定 ,是控制工程师们迫切需要解决的一个难题。这一问题的研究对于非线性控制与解耦控制的研究也具有较大的推动作用。针对电弧炉系统的控制,已有学者进行了大量的研究工作 ,
取得了一定的研究成果。刘小河等曾经采用分段线性化的方法来处理对象的本质非线性 ,用 Popov超稳定性理论将其用于电弧炉的电极调节系统 ,取得了成功。但是分段线性化的方法对于单相电弧炉的情况比较的直观 ,如果将其推广到三相 ,则处理过程将变得相对复杂。近年来 ,针对电弧炉系统的特点 ,分别提出了模糊 PID 的方法,神经网络的方法,还有人将工业计算机网络应用于电弧炉系统。
模糊控制是以模糊数学为基础的新型智能控制方法。由于其具有不依赖于对象的精确模型、鲁棒性好等特点 ,从其诞生到现在的短短几十年内 ,模糊控制无论是在理论上还是在应用上都得到了大大的发展。在模糊系统的设计中 ,推理方法的选取、隶属函数形状及参数的选取、相关权重的确定以及规则库的确定 ,均是由专家根据实际经验指定的 ,这是模糊控制优于经典解析模型的优点之一。
参考文献
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